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python - Pandas GroupBy.apply 方法复制第一组

coder 2023-05-22 原文

我的第一个 SO 问题: 我对 Pandas (0.12.0-4)中 groupby 的应用方法的这种行为感到困惑，它似乎将函数 TWICE 应用于数据帧的第一行。例如:

>>> from pandas import Series, DataFrame
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'class': ['A', 'B', 'C'], 'count':[1,0,2]})
>>> print(df)
   class  count  
0     A      1  
1     B      0    
2     C      2

我先检查一下groupby功能是否正常，好像没问题:

>>> for group in df.groupby('class', group_keys = True):
>>>     print(group)
('A',   class  count
0     A      1)
('B',   class  count
1     B      0)
('C',   class  count
2     C      2)

然后我尝试在 groupby 对象上使用 apply 做类似的事情，我得到了第一行输出两次:

>>> def checkit(group):
>>>     print(group)
>>> df.groupby('class', group_keys = True).apply(checkit)
  class  count
0     A      1
  class  count
0     A      1
  class  count
1     B      0
  class  count
2     C      2

任何帮助将不胜感激!谢谢。

编辑:@Jeff 在下面提供了答案。本人密密麻麻一下子没看懂，所以这里举个简单的例子说明尽管上例中第一组的 double 印输出，但是apply方法只对第一组操作一次，不会对原始数据帧进行变异:

>>> def addone(group):
>>>     group['count'] += 1
>>>     return group

>>> df.groupby('class', group_keys = True).apply(addone)
>>> print(df)

      class  count
0     A      1
1     B      0
2     C      2

但是通过将方法的返回分配给一个新对象，我们看到它按预期工作:

>>> df2 = df.groupby('class', group_keys = True).apply(addone)
>>> print(df2)

      class  count
0     A      2
1     B      1
2     C      3

最佳答案

这是设计使然，如 here 所述和 here

apply 函数需要知道返回数据的形状，才能智能地确定如何组合。为此，它会调用该函数(在您的情况下为 checkit)两次以实现此目的。

根据您的实际用例，您可以将 apply 调用替换为 aggregate、transform 或 filter，详细描述here .这些函数要求返回值是特定的形状，因此不要调用该函数两次。

但是 - 如果您调用的函数没有副作用，那么函数在第一个值上被调用两次很可能并不重要。

关于python - Pandas GroupBy.apply 方法复制第一组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21390035/

GroupBypythongtcodeclasspandasgroup-bypandas-groupby

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